UWB技術較基本的工作原理是發(fā)送和接收脈沖間隔嚴格受控的高斯單周期超短時脈沖，超短時單周期脈沖決定了信號的帶寬很寬，接收機直接用一級前端交叉相關器就把脈沖序列轉換成基帶信號，省去了傳統(tǒng)通信設備中的中頻級，極大地降低了設備復雜性。

UWB超寬帶技術與傳統(tǒng)通信技術有極大的差異，它不需要使用傳統(tǒng)通信體制中的載波，而是通過發(fā)送和接收具有納秒或納秒級以下的極窄脈沖來傳輸數(shù)據，從而具有GHz量級的帶寬。超寬帶室內定位可用于各個領域的室內精確定位和導航，包括人和大型物品，例如貴重物品倉儲、礦井人員定位、機器人運動跟蹤、汽車地庫停車等。

超寬帶系統(tǒng)與傳統(tǒng)的窄帶系統(tǒng)相比，具有穿透力強、功耗低、抗多徑效果好、安全性高、系統(tǒng)復雜度低、能提供精確定位精度等優(yōu)點。因此，超寬帶技術可以應用于室內靜止或者移動物體以及人的定位跟蹤與導航，且能提供十分精確的定位精度。但是成本比較昂貴，網絡部署復雜。

室內環(huán)境中的常用無線定位測量方法

無線定位測量方法是指分析接收到的無線電波信號的特征參數(shù)，然后根據特定算法計算被測對象的位置（二維/三維坐標： 經度，緯度，高度）。

常用的室內無線定位測量方法如下：

基于AOA（Angle of Arriva, 到達角度定位）的定位算法
基于TOA（Time of Arriva, 到達時間定位）的定位算法
基于TDOA（Time Difference of Arriva, 到達時間差定位）的定位算法
基于RSS（Received Signal Strength, 接收信號強度定位）的定位算法
混合定位
不同的算法，定位的精度也不同。為了提高定位的精度，也可以采用多種技術的組合。

基于AOA的定位算法

AOA定位是通過基站天線或天線陣列測出終端發(fā)射電波的入射角（入射角是光源與法線的夾角），從而構成一根從接收機到終端的徑向連線，即方位線。利用兩個或兩個以上AP接入點提供的AOA測量值，按AOA定位算法確定多條方位線的交點，即，為待定終端的估計位置。

AOA定位測量方法

基于TOA的定位算法

TOA技術是指由基站向移動站發(fā)出特定的測距命令或指令信號，并要求終端對該指令進行響應?；緯o錄下由發(fā)出測距指令到收到終端確認信號所花費的時間，該時間主要由射頻信號在環(huán)路上的傳播時延、終端的響應時延和處理時延、基站的處理時延組成。如果能夠準確地得到終端和基站的響應和處理時延，就可以算出射頻信號的環(huán)路傳播時延。因為無線電波在空氣中以光速傳播，所以基站與終端之間的距離可以估算出來。當有三個基站參與測量時，就可以根據三角定位法來確定終端所在的區(qū)域。

TOA定位測量方法

基于TDOA的定位算法

TDOA定位算法是一種利用時間差進行定位的方法，通過測量信號達到基站的時間，可以確定信號源的距離，利用信號源到多個無線電監(jiān)測站的距離（以無線電基站為中心，距離為半徑作園），就能確定信號的位置。通過比較信號到達多個基站的時間差，就能做出以檢測站為焦點、距離差為長軸的雙曲線的交點，該交點即為信號的位置。

TDOA定位測量方法

TDOA是基于多站點的定位算法，因此要對信號進行定位必須有至少3個以上的監(jiān)測站進行同時測量。而每個監(jiān)測站的組成則相對比較簡單，主要包括接收機、天線和時間同步模塊。理論上現(xiàn)有的監(jiān)測站只要具有時間同步模塊就能升級為TDOA監(jiān)測站，而不需要復雜的技術改造。

基于RSS的定位算法

在基于RSS的算法中，被跟蹤目標測量來自多個發(fā)射器接收的信號強度，以便使用信號強度作為發(fā)射器和接收器之間距離的估算參數(shù)。這樣，接收器將能夠估算其相對于發(fā)射器節(jié)點的位置。在基于RSS的算法中，無線信號傳輸過程中的多徑效應和通過障礙時產生的陰影效應是產生定位誤差的主要原因。在開放空間里，若無障礙物的阻隔，可以得到較為精確的定位，而在很多環(huán)境下，因為存在各種各樣的障礙物導致的多徑效應，衰減，散射等等不確定因素，將大大影響其定位精度。另外，基于RSS的算法與其他算法相比也具有一些優(yōu)勢，在基于RSS的算法中，移動標簽僅用作接收器，因此依賴于來自多個發(fā)射器的接收信號的強度來找到它們的位置。以這種方式，基于RSS的算法傾向于具有較少的通信流量，這有助于改善信道訪問控制和定位準確性。此外，較少的通信流量有助于克服對使用中的標簽數(shù)量的限制。移動標簽只是接收器，數(shù)量沒有限制。

基于RSS的算法可以分為兩種主要類型：三邊測量和指紋識別。三邊測量算法使用RSS測量來估計到三個不同參考節(jié)點的距離，從而估計當前位置。另一方面，指紋識別需要收集場景RSS指紋的數(shù)據集，該數(shù)據集則用于將在線測量與數(shù)據集中最接近的指紋匹配用以估計位置。

混合定位

目前，混合定位已成為新的無線定位主流。混合定位的核心思想依賴于可靠的短程測量的使用，以提高無線系統(tǒng)的位置估計的準確性。用已經實現(xiàn)了基本獨立的無線定位測量方法（RSS、TOA、TDOA、AOA等）的不同組合來增強位置估算的準確性。

UWB所采用的定位測量方法

對于UWB定位而言，AOA不如其他算法實用。此外，AOA需要傳感器之間的大量合作，并且會受到誤差累積的影響。雖然AOA具有可接受的準確度，但對于具有強散射的UWB信號而言其功能較弱。

另一方面，RSS算法相對于其他算法沒有有效地利用UWB的高帶寬。RSS更適合使用窄帶信號的系統(tǒng)。而TOA算法在基于UWB的系統(tǒng)等寬帶系統(tǒng)中表現(xiàn)更好。使用RSS算法，在提高可實現(xiàn)的準確度的意義上，對大帶寬沒有積極影響。與提供高精度的時間方法相比，這使得RSS方法的使用效率降低。

關于在二維空間中的定位，TDOA算法需要至少三個適當定位的基站，而AOA算法僅需要兩個基站用于位置估計。就準確性而言，當目標物體遠離基站時，角度測量中的微小誤差將對準確性產生負面影響。TDOA和AOA定位算法可以組合在一個算法中，它們可相互補充，這種算法具有實現(xiàn)高定位精度的優(yōu)點。

由于UWB信號的高時間分辨率，TOA和TDOA相對于其他算法具有更高的準確度。對目前UWB定位來說最有效的解決方案是采用TOA與TDOA的混合定位算法，因為結合了兩種算法的優(yōu)點。